【摘 要】
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草莓目标检测对草莓智能化监测和自动化采摘具有非常重要的意义。本文提出了一种基于YOLOv4的草莓目标检测方法。针对复杂环境下采集到的草莓数据集，首先采用LabelImg进行数据类型标注，然后采用改进的Kmeans聚类算法进行先验框尺寸的计算，最后采用分阶段训练方法对搭建的YOLOv4模型进行训练和模型评估。结果表明，该方法的测试集平均精度均值达到97.05%，单张图像检测时间平均为74 ms，能够
【基金项目】
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2021年江苏省大学生创新创业训练计划项目（202113103037Y）； 江苏农林职业技术学院创新训练项目“基于Lo Ra的智能农业灌溉系统设计”（202113103044y）；
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草莓目标检测对草莓智能化监测和自动化采摘具有非常重要的意义。本文提出了一种基于YOLOv4的草莓目标检测方法。针对复杂环境下采集到的草莓数据集，首先采用LabelImg进行数据类型标注，然后采用改进的Kmeans聚类算法进行先验框尺寸的计算，最后采用分阶段训练方法对搭建的YOLOv4模型进行训练和模型评估。结果表明，该方法的测试集平均精度均值达到97.05%，单张图像检测时间平均为74 ms，能够满足草莓的高精度实时检测需求。
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